Java 组件漏洞扫描器

扫描 Java 项目依赖中的已知漏洞，支持 130+ 条 CVE 规则，按模块分组输出，并由 AI 生成漏洞触发点分析。

工作流程

1. 确定扫描目标

支持的输入类型：

• •pom.xml - Maven 项目
• •build.gradle - Gradle 项目
• •.jar 文件 - 从文件名或 META-INF 提取依赖信息
• •目录 - 递归扫描上述所有文件，自动按模块分组

2. 处理 jar/class 文件（需要反编译时）

当目标是 .jar 或 .class 文件且无法直接提取依赖信息时，使用 java-decompile-mcp 工具反编译：

# 反编译单个文件
mcp__java-decompile-mcp__decompile_file(file_path="/path/to/file.jar")

# 反编译目录
mcp__java-decompile-mcp__decompile_directory(directory_path="/path/to/classes")

3. 执行漏洞扫描

运行扫描脚本，报告自动保存到 {项目名}_audit/vuln_report/ 目录：

python3 scripts/scan_dependencies.py <目标路径> \
  --rules references/java-vulnerability.yaml \
  --no-deps

参数说明：

• •<目标路径>: pom.xml、build.gradle、jar 文件或目录
• •--rules/-r: 漏洞规则文件路径（使用内置规则）
• •--format/-f: 输出格式 (markdown/json)
• •--output/-o: 指定输出路径（不指定则自动生成）
• •--depth/-d: 模块分组深度（默认: 2）
• •--no-deps: 不显示依赖列表（简化输出）
• •--no-save: 仅输出到终端，不保存文件

4. 分析扫描结果

报告按模块分组，每个模块按严重级别分类：

• •🔴 Critical: 立即修复（Log4Shell、Fastjson RCE、Shiro 反序列化等）
• •🟠 High: 尽快修复（Spring Boot Actuator、XStream 等）
• •🟡 Medium: 计划修复（JDBC 驱动漏洞、Guava 等）
• •🔵 Low: 建议升级（过时组件）

5. AI 漏洞触发点分析（重要）

扫描完成后，必须读取生成的报告文件，为检测到的漏洞生成触发点分析，并追加到报告末尾。

分析步骤

1. •读取生成的报告文件（如 xxx_audit/vuln_report/vuln_report_xxx.md）
2. •识别项目运行环境：
   • •检查项目使用的框架：Spring MVC / Spring Boot / Struts2 / Servlet / JAX-RS 等
   • •检查容器类型：Tomcat / Jetty / Undertow / WebLogic / WildFly 等
   • •查找配置文件：web.xml、struts.xml、application.yml、applicationContext.xml 等
3. •分析路由和入口点：
   • •扫描 Controller / Action / Servlet 类，提取 HTTP 路由映射
   • •识别文件上传、JSON/XML 解析、用户输入处理等关键入口
   • •结合 java-route-mapper 技能（如已加载）获取完整路由信息
4. •提取检测到的唯一漏洞组件列表（去重）
5. •为每个高危组件生成以下分析内容：
   • •常见触发点：该漏洞在代码中的触发位置
   • •危险代码模式：容易触发漏洞的代码写法（结合当前框架环境）
   • •攻击向量：攻击者如何利用此漏洞
   • •受影响的路由/接口：根据路由分析，列出可能受影响的具体接口
   • •检测建议：如何在代码中搜索潜在的漏洞触发点
6. •追加分析内容到报告：
   • •使用 Read 工具读取完整报告内容
   • •将分析内容拼接到末尾
   • •使用 Write 工具写入完整内容（避免 Edit 匹配失败）

环境识别方法

根据以下特征识别项目环境（参考 java-route-mapper 技能的识别策略）：

Web 框架识别：

容器识别：

框架组合识别：

多框架混合项目需要分别识别并分析：

• •Struts2 + Spring：检查 struts-spring-plugin.jar 和 Spring 配置
• •Spring MVC + CXF：检查 \<jaxws:endpoint\> 和 @Controller 共存
• •Servlet + Filter 链：分析 web.xml 中的 filter-mapping 顺序

追加内容格式

追加到报告末尾的内容应包含以下结构：

标题： ## 🔍 漏洞触发点分析（AI 生成）

环境信息： ### 🌐 项目环境 - 列出识别到的框架和容器

每个组件的分析包含：

1. •

   组件标题 - 如：### Struts2 (struts2-core 2.5.17)

2. •

   常见触发点 - 列出该漏洞在代码中的触发位置

3. •

   危险代码模式 - 展示容易触发漏洞的代码写法（使用 java 代码块）

4. •

   攻击向量 - 说明攻击者如何利用此漏洞

5. •

   受影响的路由 - 根据环境分析，列出可能受影响的接口路径

6. •

   代码搜索建议 - 提供 grep 命令帮助定位风险代码（使用 bash 代码块）

示例：Bouncy Castle 分析

### Bouncy Castle (bcprov-jdk15on 1.53)

**常见触发点：**
- LDAP 证书验证处理
- X.509 证书 DN 解析
- CertStore 操作

**危险代码模式：**

    // 用户输入直接用于证书查询
    X509CertSelector selector = new X509CertSelector();
    selector.setSubject(userInput);  // 危险：用户输入未过滤
    CertStore store = CertStore.getInstance("LDAP", params);

**攻击向量：**
- CVE-2024-30171: 通过证书 DN 中的特殊字符进行 LDAP 注入

**代码搜索建议：**

    grep -r "LdapCertStore\|CertStore.*LDAP" --include="*.java"
    grep -r "X509CertSelector" --include="*.java"

漏洞规则覆盖

规则文件 references/java-vulnerability.yaml 包含 130+ 条规则，覆盖：

示例

完整扫描流程

# 1. 执行扫描
python3 scripts/scan_dependencies.py /path/to/webapp \
  --rules references/java-vulnerability.yaml \
  --no-deps

# 2. 输出示例:
# [INFO] 创建输出目录: webapp_audit/vuln_report
# [INFO] 报告已保存到: webapp_audit/vuln_report/vuln_report_20260204_101747.md
# 📊 扫描摘要:
#    模块数量: 4
#    依赖总数: 262
#    漏洞总数: 80
#    🔴 严重: 24

# 3. AI 自动读取报告并追加触发点分析

输出报告结构

webapp_audit/vuln_report/
└── vuln_report_20260204_101747.md
    ├── 扫描概览
    ├── 模块风险摘要
    ├── 漏洞详情（按模块分组）
    └── 🔍 漏洞触发点分析（AI 生成）  <-- 自动追加